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pp.43-55
This study analyzes the applicability of Particle Filtering (PF) to update existing seismic fragility curves using shake table test data. PF is particularly well-suited for addressing nonlinear and non-Gaussian problems, offering higher accuracy and stability compared to traditional Bayesian updating methods, such as Unscented Transformation (UT) and Markov Chain Monte Carlo (MCMC). The results demonstrate that PF yields more conservative seismic fragility curves in HAZUS, HRC, and strain-based damage states than the existing methods, while maintaining stability even under conditions of high uncertainty. In particular, the resampling process in PF effectively reduces uncertainty, thereby leading to more reliable seismic fragility evaluations. These findings suggest that PF represents a valuable tool for enhancing the accuracy and stability of seismic fragility assessments in earthquake engineering.
본 논문에서는 진동대 실험 데이터를 활용하여 기존 지진취약도 곡선을 업데이트하기 위해 파티클 필터링(Particle Filtering, PF)의 적용 타당성을 분석하였다. PF는 비선형적이며, 비가우시안적인 문제를 다루는 데 적합하며, 기존 베이지안 업데이트 기법인 분산점 변환(Unscented Transformation, UT)과 마르코프 연쇄 몬테카를로(Markov Chain Monte Carlo, MCMC)에 비해 지진취약도 곡선 업데 이트 과정에서 더 높은 정확성과 안정성을 제공하였다. 연구 결과, PF는 HAZUS, HRC, 변형률 기반(Strain-based) 손상 상태에서 기존 기법보다 더 보수적인 지진취약도 곡선을 도출하였으며, 불확실성이 큰 상황에서도 안정적인 결과를 제공하였다. 특히, PF는 재추출 (Resampling) 과정을 통해 불확실성을 효과적으로 감소시켜 더 신뢰할 수 있는 지진취약도 평가 결과를 제공하였다. 본 연구는 PF가 지진공학 분야에서 지진취약도의 정확성과 안정성을 높이는 데 유용한 도구임을 시사한다.
1. 서 론
2. 기존 연구 분석
2.1 대상 실험체: 2층 철근콘크리트 골조
2.2 수치 모델링 및 지진취약도 곡선 생성
2.3 진동대 실험
2.4 해석적 지진취약도의 베이지안 업데이트
3. 지진취약도 업데이트를 위한 베이지안 기법
3.1 분산점 변환(Unscented Transformation)
3.2 마르코프 연쇄 몬테카를로(Markov Chain Monte Carlo)
3.3 파티클 필터링: Particle Filtering
4. 파티클 필터링 적용 타당성 분석
4.1 HAZUS 손상 상태
4.2 HRC 손상 상태
4.3 Strain-based 손상 상태
5. 결 론
감사의 글
References
요 지
